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Muse Code

Bêta

L'agent de codage IA en terminal de Meta avec agents d'arrière-plan asynchrones persistants

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Conditionnel

Le premier agent de codage de Meta et une entrée bêta crédible avec une architecture véritablement novatrice — agents d'arrière-plan persistants, déploiement de sous-agents en worktrees isolés et un journal d'événements résilient aux crashs. Propulsé par le modèle co-entraîné Muse Spark 1.2, il se classe deuxième derrière Claude Opus 5 sur les propres benchmarks publiés par Meta. Des chiffres fournis par le vendeur, le statut bêta et la distribution en binaire fermé tempèrent les promesses. Idéal pour les développeurs qui évaluent des agents de codage et souhaitent tester une architecture à contexte persistant et une tarification agressive de niveau contributeur.

IA native

Agent loop + persistent background agents hold full coding-session context — the model reads, acts, and continues across steps without context reset.

Est-ce fait pour vous ?

Recommandé pour

  • Persistent multi-step coding sessions: background agents retain repo context across tasks, avoiding redundant exploration and reducing steering
  • Long-horizon autonomous tasks: event-log crash recovery enables 24-hour runs, and the agent resumes precisely where it stopped with no lost work
  • Parallel feature work: worktree-isolated sub-agents build multiple features simultaneously without collisions (Meta demoed six game features in parallel)
  • Cost-sensitive experimentation: contributor tier at ~$0.10 input / $0.20 output per 1M tokens undercuts every comparable coding agent
  • Multimodal repo work: accepts video fly-throughs and images as coding context, which no incumbent terminal agent ships as a first-class flow

Déconseillé pour

  • Production workflows requiring independently verified benchmarks: all published results are vendor-run in Meta's framework with no third-party reproduction
  • Windows parity: the Windows build lacks voice input and session messaging and uses PowerShell instead of Bash
  • Open-source or self-hosted pipelines: closed-source binary installed via shell script, no public repository, API-dependent, no weight access
  • Teams with strict data governance: contributor tier sends prompts and completions to Meta's training pipeline, and opting out costs 12.5x more on input

Notre expérience

We haven't tested Muse Code ourselves. This profile is based on public documentation, user reviews, and community feedback.

Tarifs

Payant
Standard$1.25 in / $4.25 out per 1M tokens
  • No training on your data: prompts and completions are not used to train Meta models
  • 3,000 requests per minute / 4M tokens per minute per team
  • 1M token context window
  • Web search grounding: $2.50 per 1,000 queries
  • Cached input: $0.15 / 1M tokens
  • Same prices on Muse Spark 1.2 and 1.3
Contributor$0.10 in / $0.20 out per 1M tokens
  • Prompts and completions used to train future Meta models
  • 150 requests per minute / 3M tokens per minute per team
  • 12.5x cheaper on input, 21.25x cheaper on output vs standard tier
  • Cached input: $0.002 / 1M tokens
  • Aimed at prototyping and experimentation where training on your data is acceptable
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Aucun changement de verdict pour l’instant

L’horloge tourne dès le premier jour : les changements apparaîtront ici à mesure que notre verdict évolue.

Sources

Journal de vérification

  • Contenu· Mis à jour

    Agent automatisé

    Docs now say Muse Code runs on macOS, Linux and Windows from one codebase (stored: macOS and Linux only, no Windows build). Windows notes: PowerShell instead of Bash, UAC prompts during sandbox setup, no voice input or session messaging. Default model muse-spark-1.2, with 1.3 also available. Pricing page (dev.meta.ai/docs/pricing-rate-limits): Standard unchanged ($1.25/$4.25, cached $0.15, 3,000 RPM, 4M TPM); Contributor rate limit now 150 RPM (stored 100), 3M TPM, prices unchanged. Docs no longer use the word beta, but status left as beta pending an explicit statement. Description, strengths (dashes removed), audiences and tiers refreshed.

  • Tarifs· Aucun changement

    Agent automatisé

Comment nous évaluons

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La conversation tourne sur Gnosari, l’un des outils de ce répertoire. Une vraie conversation, pas un script de vente.